出租车资源配置的匹配程度

2015年全国大学生数学建模竞赛B题国一优秀论文

四、符号说明
符号
符号说明
x
打车总需求量

打车软件使用率
y
出租车供应量
Y
服务满意度
z
打车需求量
t
被抢单时间
0
司F1) E (T1 )
每单的直接收入每单的成本
每单的消耗时间结束上一订单后的空驶油耗结束上一订单后的空驶时间
五、模型建立与求解
4.1 问题一——出租车资源配置模型 4.1.1 研究对象的选取
问题一研究的是不同时空出租车资源的“供求匹配”，即分析在不同时间、不同地点出租车的供求关系。由于出租车始终处于动态变化中，为了简化模型，可选取不同时间段和地区进行对比研究。为了更好地分析出租车供求匹配程度，我们给出两个指标：服务满意度、被抢单时间。在此基础上使用主成分分析法建立模型，分析不同时空下的供求匹配程度。 2.3 问题二分析
4
台，我们选取 8 月 11 日西安的五个数据样本点早高峰（7:00-9:00），晚高峰（16:00-18:00），平常时间（10:00、15:00、20:00）三个时间段进行分析。
出租车是市民出行的重要交通工具之一，“打车难”是人们关注的一个社会热点问题。随着“互联网+”时代的到来，有多家公司依托移动互联网建立了打车软件服务平台，实现了乘客与出租车司机之间的信息互通，同时推出了多种出租车的补贴方案。 1.2 问题提出
(1) 试建立合理的指标，并分析不同时空出租车资源的“供求匹配”程度。 (2) 分析各公司的出租车补贴方案是否对“缓解打车难”有帮助？ (3) 如果要创建一个新的打车软件服务平台，你们将设计什么样的补贴方案，并论证其合理性。
1.城市的选取在建立模型之前，我们应选取一个合适的城市进行深入调研。一个合适的城市，有利于提高模型的精确性，增强模型的广泛性。通过查阅资料，得到可以衡量城市间出租车供求关系的三大指标为：里程利用率、出租车万人拥有量、车辆满载率。结合这三个指标，我们进一步分析，选取西安为我们的研究城市，其优点有：（1）作为新一线城市，经济较为发达，有大量数据可供研究。（2）出租车万人拥有量、里程利用率及车辆满载率处于中等水平，具有整体代表性，可以进一步推广研究。（3）影响范围广，有足够空间进行问题分析与优化。 2.城市内地点的选取为了充分反映西安整体的出租车供求关系，我们选取了具有代表性的景区钟楼、大雁塔，乘客量较大的火车站、北大街，重要的商业圈小寨，学生聚集区西安交大、子午大道。以上 5 个地点的选取，具有层次丰富的特点，是比较完善的数据样本点。 4.1.2 数据的基本处理从滴滴快的智能出行平台，我们可以获得西安 24 小时的出租车分布、打车难易程度、打车需求量、被抢单时间的数据，如图 1 所示。基于这样的大数据平

2022年数模国赛论文B题-2

2022年数模国赛论文B题-2“互联网+”时代的出租车资源配置摘要关键词：主成分分析法、供求平衡阀法、对比比值法一、问题的重述二、问题分析三、模型的假设与符号说明1、模型假设2、符号说明四、模型建立与求解2.2.1指标体系的建立城市出租车合理运力规模万人拥有量里程利用率空载率居民出行量居民出行量乘客平均等乘客平均车时间等车时间1）万人拥有量:该项指标反映了城市出租车的客观需求。

依据国内外各大城市的经验,城市出租车万人拥有量应介于20-30辆之间,此时能表现出较好的市场接受度。

2）里程利用率:指出租车正常运营过程中一定时间内载客行驶里程占总行驶里程的百分比,其计算公式为:里程利用率=营运载客里程100%总行驶里程3）出租车空载率:是反映出租车营运状况的一个重要指标,其计算公式为:出租车空载率=出租车空车数量100%行驶中的出租车总量4）乘客平均等车时间:指乘客在选择出租车出行的时候等候出租车辆的平均时间,单位为min,其计算公式为:乘客平均等车时间=等车时间总候车次数5）居民出行量：指居民在单位时间内出行人数主成分分析法也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。

2、主成分分析法的算法步骤2.1原始指标数据的标准化设有n个样本,p项指标,可得数据矩阵某(某ij)n某p,i1,2,...,n 表示n个样本,j=1,2,...,p表示p个指标,某ij表示第i个样本的第j 项指标值.用Zcore法对数据进行标准化变换:Zij(某ij某j)/Sj式中,某j(某)/niji1nSj(某ij某j)21/(n1)2i1ni1,2,...,nj1,2,...,p2.2求指标数据的相关矩阵R(rjk)p某pj1,2,...,pk1,2,...,prjk为指标j与指标k的相关系数.1nrjk[(某ij某j)/Sj][(某ik某k)2/Sk]n1i11n即rjkZijZjk有rij1，rjkrkjn1i1i1,2,...,nj1,2,...,pk1,2,...,p2.3求相关矩阵R的特征根特征向量,确定主成分由特征方程式Ip,可求得的p个特征根g(g1,2,...,p),1将其按大小顺序排列为12p,它是主成分的方差,它的大小描述了各个主成分在描述对象上所起作用的大小。

数学建模B题

数学建模B题 The following text is amended on 12 November 2020.B题“互联网+”时代的出租车资源配置摘要本文针对现代生活中“打车难”这一问题，寻找引起其发生的主要因素，并在此基础上建立了与之相对应的打车软件服务信息平台，提出了最优控制策略，最后通过对深圳市出租车辆的调查做出了具体检验措施，验证出此模型的合理性。

针对问题一，本文首先运用层次分析方法，筛选出四至五个相对合理的指标以此来评判出对出租车供求的影响；其次运用SPSS软件对这些指标的数据进行预处理，应用主成分分析法从中再次筛选出三个重要指标，分别得出深圳市和佛山市供给量与需求量与对应三个重要指标间的关系，并利用MATLAB软件绘制供求量随影响因素变化的模型。

利用灰色预测模型来分别预测未来几年深圳市和佛山市供给量与需求量发展趋势，验证其匹配状况，进而解决不同时间下的匹配度问题。

运用灵敏度分析法，修正误差，完善模型。

针对问题二，考虑到出租车补贴主要为燃油补贴，由问题一的模型可知，燃油价格因素直接影响了供给量，通过问题一得出出租车补贴方案对缓解打车难有明显影响。

针对问题三，在软件平台建立上，为实现匹配度最佳，基于打车者与出租车距离最短，等待时间最短，首先利用图论的知识找出最短路径，进而运用改进的遗传算法求出最短时间，寻求到最优方案。

其次根据空载量，分情况讨论具体补贴方案。

最后根据GPS定位数据随机选取出“滴滴打车”某一时间内的经纬度，对以上服务信息平台进行检验，得出该平台较之前具有更好的合理性。

关键词：主成分分析灰色预测模型SPSS数据处理遗传算法一、问题重述随着经济的快速发展，人口密度的增大，“打车难”已成为全国大部分城市所面临的主要问题，人们均是采取“招手打车”方式，这不仅降低了司机载客量，而且对顾客来说，也浪费了很多时间。

现在出现了“滴滴打车”，“快的打车”等软件服务平台，让人们利用“互联网+”方便快捷地打到车。

出租车资源配置 (4)

出租车资源配置概述在城市交通中，出租车作为一种重要的交通工具，其资源配置对于提高交通效率和提供便利的乘车服务至关重要。

在出租车资源配置中，涉及到出租车数量、出租车分布以及出租车调度等各个方面的问题。

本文将对出租车资源配置的相关内容进行详细介绍和分析。

出租车数量出租车数量是指在一个城市或地区中运营的出租车的数量，出租车数量的多少直接影响着城市交通系统的负荷和运行效率。

合理配置出租车数量可以减少乘客等待时间，提高乘车体验。

1. 出租车数量的确定因素确定出租车数量的主要因素包括：•人口数量：人口数量的多少决定了潜在的出租车需求，出租车数量应该能够满足人口的出行需求。

•区域面积和人口密度：区域面积大、人口密度低的地区需要更多的出租车来提供服务。

•交通需求量：分析交通需求量可以确定出租车的数量，根据交通状况和出租车的平均载客率来估计每辆出租车的服务范围和需求量。

•经济发展水平：经济发展水平高的地区通常需要更多的出租车来满足人们日常出行的需求。

2. 出租车数量的合理配置方法确定出租车数量的合理配置方法包括：•统计数据分析法：通过统计数据分析现有出租车运力与需求之间的关系，进行推算和预测。

•数学模型方法：利用数学模型来计算出合理的出租车数量，这种方法可以考虑到多个因素的综合影响。

•经验法：根据经验和实际情况，结合相关因素来确定出租车数量。

出租车分布出租车分布是指在一个城市或地区中出租车的分布情况，合理的出租车分布可以最大程度地满足乘客的出行需求，并减少乘车等待时间。

1. 出租车分布的影响因素出租车分布的主要影响因素包括：•交通枢纽：将出租车集中分布在交通枢纽附近，如火车站、汽车站、机场等地，可以更好地满足乘客的出行需求。

•商业中心区：合理分布出租车可以提供便利的乘车服务，吸引更多乘客前往商业中心区消费。

•人口密集区：人口密集的地区需要更多的出租车资源，以满足人们的出行需求。

•道路网络：出租车分布应考虑到道路网络的情况，避免因道路拥堵而导致乘车等待时间加长。

2015年数学建模B题全国一等奖论文

基于供求匹配率的出租车资源配置模型摘要本文针对城市出租车资源配置问题，采用定性与定量相结合的研究方法，建立衡量出租车供求匹配程度的指标，分析打车软件各种补贴方案对所建指标的影响，在充分考虑各方利益的前提下，得到打车软件的最优补贴方案，对城市出租车行业资源优化配置、持续良性发展具有一定的参考意义。

为分析不同时空出租车资源的供求匹配程度，引入出租车资源供求匹配率这一指标，指标的定义为城市中实际运行的出租车辆数与居民出行需要的出租车辆数之比，反映城市中实际运行的出租车辆数与居民出行需要的出租车辆数之间的差异。

计算得出2013年出租车供求匹配率为0.7766，表示供不应求。

居民出行需要的出租车辆数与居民人均日出行次数、城市总人口数量、居民出行选择乘坐出租车的比例有关，也与每辆出租车日均载客次数、每单载客人数和车辆满载率有关。

对于居民人均日出行次数，利用十五个国大中城市的数据，将十二个城市经济指标聚类分析选出每类指标中典型的经济指标，建立居民人均日出行次数与这些典型经济指标间的多元线性回归方程，而与居民出行需要的出租车辆数相关的其他指标可查阅文献或年鉴获得。

分析市每天6:00-8:30，11:00-12:30,13:30-14:30,17:00-18:30四个时间段得供求匹配率分别为0.4111，0.5678,0.6062,0.5631，结果显示供不应求。

得到、、、、、、、八座城市的出租车资源供求匹配率分别为1.0936、0.8827、0.9430、0.7040、0.7049、0.7666、0.6583、0.5252，表明只有的出租车资源是供大于求，而其余七座城市为供小于求。

为了分析各公司的出租车补贴方案对缓解打车难是否有帮助，定性分析出租车日均载客次数、出租车满载率随打车软件对出租车司机每单补贴金额的变化趋势，分别建立阻滞增长模型，进而分析打车软件对出租车司机每单补贴金额的变化对所建指标的影响。

得到的结论为：对于使用打车软件的乘客来说，出租车补贴方案能够缓解打车难的问题；而对于不使用打车软件的乘客来说，出租车补贴方案则不能缓解打车难的问题。

数学建模期末论文“互联网”时代的出租车资源配置

数学建模期末论文“互联网”时代的出租车资源配置引言出租车服务在现代城市中起着至关重要的作用。

然而，在传统的出租车服务模式下，资源的配置通常是不够高效和经济的。

随着互联网的发展，出租车服务也出现了一些创新的解决方案，其中包括利用互联网技术来改善出租车资源的配置。

本文将探讨如何在“互联网”时代中最佳地配置出租车资源。

背景在传统的出租车服务模式下，出租车司机通常会巡游城市中的街道，等待乘客的召唤。

这种模式存在一些问题，例如资源利用率低下、等待时间长等。

随着互联网技术的发展，出现了一些新的出租车服务平台，如滴滴出行，通过互联网平台连接乘客和司机，实现出租车资源的高效配置。

模型建立在研究出租车资源配置的问题时，我们需要考虑到多个因素，包括乘客的需求、司机的路线选择和交通状况等。

为了简化问题，我们可以使用数学建模的方法来建立模型。

以下是我们建立的数学模型：输入变量•乘客的位置和目的地•司机的初始位置•出租车司机的数量输出变量•司机的路线选择•乘客等待时间•出租车资源利用率假设•出租车司机以最短路径的方式前往乘客的位置•乘客之间是独立的，即乘客之间不会相互干扰•交通状况不会导致司机无法按照最短路径到达目的地模型公式我们可以使用以下公式来表示出租车资源配置的问题：minimize: ∑(wait_time_i)subject to: ∑(car_utilization_i) = total_cars其中，wait_time_i表示第i个乘客的等待时间，car_utilization_i表示第i个出租车的资源利用率，total_cars表示总出租车数量。

求解方法对于上述建立的模型，我们可以使用线性规划或模拟退火等方法来求解最优解。

这些方法可以通过计算机程序来实现。

线性规划线性规划是一种数学优化方法，可以用来解决具有线性约束条件的最优化问题。

我们可以将上述模型转化为线性规划问题，然后使用线性规划算法求解最优解。

模拟退火模拟退火是一种启发式搜索算法，可以用来求解组合优化问题。

出租车资源配置数学建模

出租车资源配置数学建模出租车资源配置是城市交通管理的重要组成部分，也是市民生活中不可缺少的服务。

如何高效合理地配置出租车资源，对于缓解交通拥堵、提高出租车服务质量和增加司机收入都具有重要意义。

本文将对出租车资源配置问题进行数学建模与分析，以期为实现优质出租车服务、促进城市交通可持续发展提供指导意义。

首先，我们需要确定影响出租车资源配置的因素。

出租车资源配置主要受到市场需求、城市道路交通规划、司机收益和乘客出行习惯等多方面因素的影响。

因此，通过调查和研究，我们可以得出以下指标：1. 日均出租车需求量：该指标反映市场需求的大小，是决定资源配置数量的重要因素。

2. 出租车利用率：衡量出租车资源利用程度的指标，反映出租车行业的效益水平。

3. 路径选择效率：路网状况对出租车运营效能的影响指标，需考虑路况、车流量、限行等因素。

4. 司机工作负荷：司机收入和服务效率的关键指标，需要考虑出车率和等待乘客时间等。

基于以上指标，我们可以建立基础模型。

首先，根据日均出租车需求量，我们可以确定城市出租车资源总量。

因为城市规模和出租车服务商数量不同，我们可以根据当地实际情况进行合理分配，以确保资源利用率最大化。

然后，我们根据出租车需求的高峰时段，确定每个时段的出租车资源需求量，并将之与出租车数量进行比对，再进行调整和分配，以确保出租车利用率最大化。

其次，为了提高路径选择效率，我们需要对城市道路交通规划进行分析和规划。

我们通过模拟乘客上下车点，计算出租车到达目的地的最短路径，并结合路况和车流量等因素，确定出租车行驶路线，以减少通行时间。

同时，为了应对特殊情况和限行政策，我们可以将路线进行多种组合和调整，以避开交通拥堵和限行区域，确保出租车到达目的地的速度和效率，从而提高出租车行业的效益水平。

最后，为了降低司机工作负荷，我们可以通过计算司机出车率、乘客等待时间等指标，确定不同时段的服务区域和出车数量，以确保司机收入与服务效率最优化。

国赛B (1)3

“互联网+”时代的出租车资源配置摘要本文通过建立出租车资源匹配模型，解决出租车补贴的问题。

针对问题一：首先，选取代表性城市以北京为研究对象，将其划分为六个区，利用滴滴打的智能出行平台对其七天中的6点、7点、8点、12点、18点、19点六个时间点、六个区的打车难易程度和被抢单时间的数据进行统计。

因难易程度和被抢单时间在此软件上均有三种情况，所以，通过难易程度和被抢单时间建立权重模型，得到比较综合的数据，由六个时间点、六个区的综合数据组成6⨯ 6矩阵，求其特征根，取特征根绝对值最大的数分别为1λ、2λ ，求两个数平方和的算术平方根为匹配度，利用MATLAB 做匹配度随时间的变化曲线，得到匹配度随时间的分布规律（见图1）。

选取北京、西安、武汉、南京、深圳五个城市计算其九月七号的匹配度，利用MATLAB 程序得出匹配度与不同城市之间的图像（见图2）。

针对问题二：1．问题重述1.1问题背景出租车是市民出行的重要交通工具之一，“打车难”是人们关注的一个社会热点问题。

随着“互联网+”时代的到来，有多家公司依托移动互联网建立了打车软件服务平台，实现了乘客与出租车司机之间的信息互通，同时推出了多种出租车的补贴方案。

1.2待解决问题(1) 选取合适的指标，分析不同时空出租车资源的“供求匹配”程度。

(2) 分析不同的出租车补贴方案是否有利于“缓解打车难”？(3) 若创建一个新的打车软件服务平台，怎么样设计补贴方案，并论证其合理性。

2．问题分析2.1问题一分析问题一要求分析不同时空出租车资源的“供求匹配”程度，即通过合适的指标对不同时间不同地区的出租车资源进行分析，进而求出供求匹配程度。

纵观全题，本文选择国内市场占有率比较大的滴滴、快的打车软件，从苍穹滴滴快的智能出行平台上人工读取数据，得到数据附表（），选取各城市打车难易程度和被抢单时间指标，根据软件统计数据，构造不同系数矩阵，由各矩阵最大特征值定义匹配度评价模型，借用匹配度模型分析不同时空的出租车资源的供求匹配程度。

出租车调度

出租车调度概述出租车调度是指对出租车资源进行有效安排和管理的过程。

通过合理的调度，可以提高出租车的运营效率，缩短乘客等待时间，提升服务质量。

本文将介绍出租车调度的基本原理、常用算法和实际应用场景。

基本原理1. 数据采集在出租车调度过程中，首先需要采集各种与出租车运营相关的数据，包括出租车的位置、乘客的需求、道路交通状况等。

这些数据可以通过卫星定位系统、传感器和乘客叫车APP等手段获取。

2. 任务分配任务分配是指将乘客的需求与合适的出租车匹配的过程。

在任务分配过程中，需要考虑乘客的位置、目的地、等待时间和司机的工作状态等因素。

常用的任务分配算法包括最短路径算法、最佳匹配算法和贪心算法等。

3. 路径规划路径规划是指为出租车指定最佳的行驶路径，使其在最短的时间内到达乘客的目的地。

路径规划需要考虑道路交通状况、拥堵情况和乘客的出行需求等因素。

常用的路径规划算法包括Dijkstra算法、A*算法和动态规划算法等。

4. 动态调整在实际运营过程中，道路交通状况和乘客需求都是时刻变化的。

因此，出租车调度系统需要能够动态调整出租车的行驶路径和任务分配，以应对实时变化的情况。

常用的动态调整算法包括禁忌搜索算法和遗传算法等。

常用算法1. 最短路径算法最短路径算法是指找到两个节点之间的最短路径的算法。

常用的最短路径算法有Dijkstra算法和A算法。

Dijkstra算法是一种基于贪心策略的算法，通过逐步扩展距离最短的节点来找到最短路径。

A算法是一种启发式搜索算法，在搜索过程中利用一个启发函数来估计剩余路径长度，以提高搜索效率。

2. 最佳匹配算法最佳匹配算法是指将乘客的需求与合适的出租车匹配的算法。

常用的最佳匹配算法有贪心算法和最小费用最大流算法。

贪心算法是一种局部最优的算法，通过逐步选择最佳的匹配来得到全局最优解。

最小费用最大流算法是一种网络流算法，通过构建网络流图来解决任务分配问题。

3. 禁忌搜索算法禁忌搜索算法是一种局部搜索算法，通过在搜索过程中记录一些禁忌的解，以避免陷入局部最优解。

数学建模B题

B题“互联网+”时代的出租车资源配置摘要本文针对现代生活中“打车难”这一问题，寻找引起其发生的主要因素，并在此基础上建立了与之相对应的打车软件服务信息平台，提出了最优控制策略，最后通过对深圳市出租车辆的调查做出了具体检验措施，验证出此模型的合理性。

针对问题一，本文首先运用层次分析方法，筛选出四至五个相对合理的指标以此来评判出对出租车供求的影响；其次运用SPSS软件对这些指标的数据进行预处理，应用主成分分析法从中再次筛选出三个重要指标，分别得出深圳市和佛山市供给量与需求量与对应三个重要指标间的关系，并利用MATLAB软件绘制供求量随影响因素变化的模型。

利用灰色预测模型来分别预测未来几年深圳市和佛山市供给量与需求量发展趋势，验证其匹配状况，进而解决不同时间下的匹配度问题。

运用灵敏度分析法，修正误差，完善模型。

针对问题二，考虑到出租车补贴主要为燃油补贴，由问题一的模型可知，燃油价格因素直接影响了供给量，通过问题一得出出租车补贴方案对缓解打车难有明显影响。

针对问题三，在软件平台建立上，为实现匹配度最佳，基于打车者与出租车距离最短，等待时间最短，首先利用图论的知识找出最短路径，进而运用改进的遗传算法求出最短时间，寻求到最优方案。

其次根据空载量，分情况讨论具体补贴方案。

最后根据GPS定位数据随机选取出“滴滴打车”某一时间内的经纬度，对以上服务信息平台进行检验，得出该平台较之前具有更好的合理性。

关键词：主成分分析灰色预测模型SPSS数据处理遗传算法一、问题重述随着经济的快速发展，人口密度的增大，“打车难”已成为全国大部分城市所面临的主要问题，人们均是采取“招手打车”方式，这不仅降低了司机载客量，而且对顾客来说，也浪费了很多时间。

现在出现了“滴滴打车”，“快的打车”等软件服务平台，让人们利用“互联网+”方便快捷地打到车。

而我们这个模型的主要目的既是通过搜集相关合理数据，从而进行以下问题的讨论。

1.寻找合适指标，建立数学模型，分析在不同时间地点的出租车需求量以及供应量之间的匹配程度。

全国大学生数学建模竞赛B题

“互联网+”时代的出租车资源配置摘要随着“互联网+”时代的到来，针对当今社会“打车难”的问题，多家公司建立了打车软件服务平台，并推出了多种补贴方案，这无论是对乘客和司机自身需求还是对出租车行业发展都具有一定的现实意义。

本文依靠ISM解释结构、AHP-模糊综合评价、价格需求理论、线性规划等模型依次较好的解决了三个问题。

对于问题一求解不同时空出租车资源“供求匹配”程度的问题，本文先将ISM模型里的层级隶属关系进行改进，将影响出租车供求匹配的12个子因素分为时间、空间、经济、其它共四类组合，然后使用经过改进的AHP-模糊综合评价方法建立模型，提出了出租车空载率这一指标作为评价因子的方案，来分析冬季某节假日哈尔滨市南岗区出租车资源“供求匹配”程度。

通过代入由1-9标度法确定的各因素相互影响的系数，得出各个影响因素的权重大小，利用无量纲化处理各影响因素，得出最终评判因子为0.3062，根据“供求匹配”标准，得出哈尔滨市南岗区出租车资源“供求匹配”程度处于供需合理状态的结论。

同理，也得到了哈尔滨市不同区县、不同时间的供求匹配程度，最后作出哈尔滨市出租车“供求匹配”程度图。

对于问题二我们运用价格需求理论建立模型，以补贴前后打车人数比值与空驶率变化分别对滴滴和快的两个公司的不同补贴方案进行求解，依次得到补贴后对应的打车人数及空驶率的变化，再和无补贴时的状态对比，最后得出结论：当各公司补贴金额大于5元时，打车容易，即补贴方案能够缓解“打车难”的状况；当补贴小于5元时，不能缓解“打车难”的状况。

对于问题三，在问题二的模型下，建立了一个寻找最优补贴金额的优化模型，利用lingo软件[1]进行求解算出最佳补贴金额为8元，然后将这个值带入问题二的模型进行验证，经论证合理后将补贴金额按照4种分配方案分配给司机乘客。

关键词：ISM解释结构模型；AHP-模糊综合评价；价格需求理论；线性规划一问题重述交通是社会生活众多产业当中的一项基础产业，不但和社会的经济发展关系紧密，与人们的生活也是息息相关。

2015年全国大学生数学建模竞赛B题

“互联网+”时代的出租车资源配置摘要近几年来，随着燃油价格、维修等费用的上涨，导致了出租车运行成本显著上涨，“打车难”成了人们关注的一个热点问题。

为了缓解大城市打车难的问题，打车软件应运而生。

本文通过Matlab拟合和定性分析以及计算等方法，建立演化博弈模型，针对打车难问题设计出了合理的补贴方案。

针对问题一，根据2014年各省拥有的出租车总数量情况和城市人口情况，发现北京、上海、杭州、武汉等城市具有拥有出租车数量较多，常驻人口多，流动人口大，出租车需求量大等特点，所以选取这四个城市，查找高峰期与非高峰期时刻的出租车需求量和实载量数据，以实载量与需求量的比值作为指标，通过计算，分析出不同时空的出租车资源的供求匹配程度，在凌晨一点时上海出租车需求量大，其次是杭州、北京，武汉需求量小，早上七点时，北京出租车需求量大，其次是上海、杭州，武汉需求量小，下午一点时，北京需求量大，其次是上海、杭州，武汉需求量小，晚上19点时，上海出租车需求量大，其次是北京、杭州，武汉需求量小，但总体供小于求。

并采用Matlab软件画出各个城市对应的供求关系图。

针对问题二，建立出租车司机与乘客对打车软件使用意向的演化博弈模型，通过乘客与出租车司机效益的对比，对模型求解与分析，得出结论，认为乘客由于出租车价格偏高而不愿意使用打车软件，又通过计算，发现出租车司机使用打车软件后由于较高的燃油费导致收入增加不明显，而不太愿意使用打车软件。

所以公司只在司机收入方面部分缓解了打车难这个问题。

针对问题三，通过分析传统打车方式下的出租车的供求关系，可以看出打车软件的出现却有其现实意义，但在实践过程中也存在一些不足，比如部分出租车司机抱怨有较高的燃油费，收入相对来说偏低。

面对燃油价格的变化，出租车经营者不能按照自己目标制定出租车经营策略。

本文根据燃油价格变化情况，以达到利润最大化为目标，制定了基于经营合理利润水平的出租车补贴方案；又根据出租车经营利润的变化率与燃油价格变化率成正比，制定了基于燃油价格变化率的出租车补贴方案。

出租车资源配置

出租车资源配置引言在城市出行中，出租车是一种重要的交通工具。

为了提供良好的出行体验，确保出租车的资源配置合理，司机和车辆要进行合理的分配。

本文将讨论出租车资源配置的重要性，并提供一些建议和解决方案。

1. 资源配置的重要性出租车资源的合理配置对于城市交通系统的运作至关重要。

以下是资源配置的几个重要方面：1.1 司机分配每个城市都有大量的出租车司机，如何合理分配这些司机是一个关键问题。

合理的司机分配可以确保车辆和乘客之间的匹配度，减少乘客等待时间，提高出租车的使用率。

1.2 车辆调度城市出租车数量有限，如何进行车辆的合理调度也是一个重要问题。

车辆调度需要考虑乘客需求、交通拥堵情况等因素，确保车辆能够在需要的地方和时间进行服务。

1.3 区域分布不同区域的出租车需求不同，根据区域的特点进行资源配置可以有效提高出租车的利用率。

例如，在商业中心区域增加更多的出租车资源，可以满足高峰时段的需求。

2. 资源配置的挑战资源配置涉及到复杂的问题，需要综合考虑多个因素。

以下是资源配置面临的一些挑战：2.1 数据收集和分析为了进行资源配置，需要收集和分析大量的数据，包括乘客需求、交通流量、司机位置等信息。

数据的可靠性和准确性对于资源配置的有效性至关重要。

2.2 实时调度由于交通状况的不确定性，资源配置需要具备一定的实时性。

如何在快速变化的环境中进行实时调度是一个挑战。

2.3 司机和车辆管理资源配置还需要考虑司机和车辆的管理问题。

如何管理司机的工作时间、车辆的维护等问题，是一个需要解决的难题。

3. 资源配置的解决方案和建议为了解决资源配置的问题，可以采取以下几个方面的解决方案：3.1 数据驱动的资源配置通过收集和分析大量的数据，可以更好地了解乘客需求和交通状况，从而进行合理的资源配置。

可以利用现代技术，如人工智能和大数据分析，来提高资源配置的准确性和效率。

3.2 实时调度系统建立实时调度系统，能够及时响应交通状况的变化，调整资源配置。

全国大学生数学建模竞赛b题

“互联网+”时代的出租车资源配置摘要随着“互联网+”时代的到来，针对当今社会“打车难”的问题，多家公司建立了打车软件服务平台，并推出了多种补贴方案，这无论是对乘客和司机自身需求还是对出租车行业发展都具有一定的现实意义。

本文依靠ISM解释结构、AHP-模糊综合评价、价格需求理论、线性规划等模型依次较好的解决了三个问题。

对于问题一求解不同时空出租车资源“供求匹配”程度的问题，本文先将ISM模型里的层级隶属关系进行改进，将影响出租车供求匹配的12个子因素分为时间、空间、经济、其它共四类组合，然后使用经过改进的AHP-模糊综合评价方法建立模型，提出了出租车空载率这一指标作为评价因子的方案，来分析冬季某节假日哈尔滨市南岗区出租车资源“供求匹配”程度。

通过代入由1-9标度法确定的各因素相互影响的系数，得出各个影响因素的权重大小，利用无量纲化处理各影响因素，得出最终评判因子为0.3062，根据“供求匹配”标准，得出哈尔滨市南岗区出租车资源“供求匹配”程度处于供需合理状态的结论。

同理，也得到了哈尔滨市不同区县、不同时间的供求匹配程度，最后作出哈尔滨市出租车“供求匹配”程度图。

对于问题二我们运用价格需求理论建立模型，以补贴前后打车人数比值与空驶率变化分别对滴滴和快的两个公司的不同补贴方案进行求解，依次得到补贴后对应的打车人数及空驶率的变化，再和无补贴时的状态对比，最后得出结论：当各公司补贴金额大于5元时，打车容易，即补贴方案能够缓解“打车难”的状况；当补贴小于5元时，不能缓解“打车难”的状况。

对于问题三，在问题二的模型下，建立了一个寻找最优补贴金额的优化模型，利用lingo软件[1]进行求解算出最佳补贴金额为8元，然后将这个值带入问题二的模型进行验证，经论证合理后将补贴金额按照4种分配方案分配给司机乘客。

关键词：ISM解释结构模型；AHP-模糊综合评价；价格需求理论；线性规划一问题重述交通是社会生活众多产业当中的一项基础产业，不但和社会的经济发展关系紧密，与人们的生活也是息息相关。

“互联网”时代的出租车资源配置模型

“互联网”时代的出租车资源配置模型一、本文概述1、互联网时代的出租车行业背景随着科技的快速发展和互联网的普及，我们已经进入了“互联网+”时代。

这一变革不仅改变了人们的日常生活方式，也对各行各业产生了深远影响。

其中，出租车行业作为城市公共交通的重要组成部分，也在这一大背景下经历了前所未有的变革。

传统的出租车行业面临着诸多问题，如车辆调度不灵活、信息不对称、服务效率低下等。

这些问题在一定程度上限制了出租车行业的发展，也影响了乘客的出行体验。

然而，随着互联网技术的引入，出租车行业开始逐渐打破这些限制，实现了资源配置的优化和服务质量的提升。

“互联网+”时代的出租车行业，借助大数据、云计算、人工智能等先进技术，实现了车辆调度的智能化、信息获取的便捷化和服务流程的标准化。

乘客可以通过手机APP随时随地预约出租车，司机也可以通过这些平台快速找到乘客，大大提高了出行效率。

同时，互联网平台还提供了丰富的车辆信息和司机评价，使乘客能够更好地选择适合自己的出行方式。

然而，“互联网+”时代的出租车行业也面临着新的挑战。

如何在保障乘客安全的前提下，实现行业的可持续发展？如何在激烈的市场竞争中，保持服务质量和用户体验的持续提升？这些问题都需要我们深入思考和探索。

因此，建立一个科学的出租车资源配置模型，对于优化出租车行业的资源配置、提高服务效率和质量、促进行业的可持续发展具有重要意义。

这也是本文研究的核心问题。

在接下来的部分，我们将详细探讨如何构建这样一个模型，并分析其在实践中的应用前景。

2、出租车资源配置的重要性在“互联网+”时代背景下，出租车资源配置的重要性愈发凸显。

出租车作为城市公共交通的重要组成部分，其资源配置的合理性直接关系到城市交通的顺畅与市民出行的便捷。

随着城市化进程的加快和人口规模的不断扩大，城市出行需求日益增长，出租车资源的配置问题愈发重要。

合理的出租车资源配置能够有效缓解城市交通压力。

通过科学规划和布局，使出租车资源在时间和空间上更加均衡地分布，可以减少出租车空驶率，提高车辆使用效率，从而减轻城市交通拥堵现象。

出租车资源配置分析

出租车资源配置分析"打车难"已成为人们关注的社会热点问题，在"互联网+"时代的今天已有多家公司依托移动互联网建立打车软件服务平台，同时推出多种出租车补贴方案。

对补贴方案能否缓解打车难问题及哪种补贴方案更有效的研究有助于对补贴方案进行更好的优化。

1出租车补贴方案的层次分析模型1.1模型准备1.1.1"打车难"影响因素及补贴方案调查经网上调查得知打车难原因主要有：司机拒载、出租车供给不足、特殊时段、出租车调配问题等。

因各打车软件从2013年开始出现，一定程度缓解了由供应不足造成的"打车难"问题。

同时调查得滴滴打车、政府、优步补贴方案分为：滴滴补贴-滴滴红包补贴、滴米系统补贴，政府补贴-出租车补贴、油价补贴，优步补贴-高峰时段翻倍奖励补贴、车费补贴等。

1.1.2层次结构图的建立经分析建立层次结构图，目标层：缓解出行"打车难"问题；准则层：拒载、供给不足、特殊时段、车辆调配四个因素；方案层：滴滴补贴、政府补贴、优步补贴三个备选方案。

1.2 模型的建立与求解首先建立问题解决程度检测模型，分析补贴方案在缓解打车难问题中的贡献，其次对比分析滴滴打车、政府、优步三种补贴方案侧重点，用Saaty提出了1--9标度量化表对准则层的4个指标及3种备选方案构造判断矩阵，最后经层次排序及一致性检验，得：可知滴滴、政府、优步补贴方案层次总排序分为0.433、0.266，0.3010.433>0.301>0.266，即各公司补贴方案可以缓解"打车难"问题，其中滴滴补贴权重最大，更好地解决了"打车难"问题，且打车软件补贴方案比政府补贴方案更有效。

2出租车补贴方案优化及合理性分析2.1出租车补贴方案优化(1)优化打车使用规则有人叫车后，由于素质低下或因突发状况导致司机或乘客未按约定等待，造成司机或乘客及其他未打到车乘客损失，可在打车软件上建立一个诚信评判系统。

机场出租车司机决策与出租车合理配置问题

机场出租车司机决策与出租车合理配置问题【摘要】机场出租车司机的决策与出租车合理配置是一个重要的问题，影响着机场运输效率和乘客出行体验。

本文从司机决策的影响因素、出租车合理配置的重要性、现有问题与挑战、优化方案探讨和实施策略等方面进行分析和讨论。

在司机决策方面，包括乘客需求、交通状况和竞争压力等因素的影响；出租车合理配置则关乎到机场交通拥堵和服务质量等问题；现有问题主要表现在运力不足和空载率高等方面；针对这些问题，可以通过技术创新和政策引导来优化方案，并提出相应的实施策略。

结论部分总结文章内容，并展望未来可以进一步提升机场出租车服务的水平。

通过本文的研究和探讨，有望为提升机场出租车运营效率和乘客体验水平提供参考和借鉴。

【关键词】关键词：机场出租车司机、决策、合理配置、影响因素、重要性、现有问题、优化方案、实施策略、结论总结、未来展望、研究背景、研究目的。

1. 引言1.1 研究背景机场出租车司机决策与出租车合理配置问题一直是一个备受关注的话题。

随着人们出行需求的增加，机场出租车数量的增加也带来了一系列问题。

在很多机场，出租车司机的决策往往影响着整个出租车服务的效率和质量。

他们的决定可能会导致乘客等待时间过长或者行驶路线不合理，进而影响到乘客的出行体验。

研究机场出租车司机决策的背景主要是为了优化出租车服务，提高乘客的满意度。

通过深入了解司机的决策过程和影响因素，可以找到改进出租车服务的方法，从而提高服务质量和效率。

在这样的背景下，本研究旨在探讨机场出租车司机决策的影响因素，并提出优化出租车合理配置的方案。

通过对现有问题和挑战的分析，结合相关理论和数据，我们希望能够找到一种有效的实施策略，从而提升机场出租车服务的水平，为乘客提供更好的出行体验。

1.2 研究目的研究的目的在于深入探讨机场出租车司机在面临各种情况下所作出的决策，分析这些决策的影响因素及其对出租车合理配置的影响。

通过研究，我们希望能够揭示司机决策背后的逻辑和机制，为出租车行业提供决策支持和指导。

出租车资源配置的匹配程度

出租车资源配置的匹配程度
贾文
【期刊名称】《齐鲁工业大学学报：自然科学版》
【年(卷),期】2015(029)004
【摘要】出租车是市民出行的重要交通工具之一。

利用乘客对出租车服务的需求向量，及出租车公司的供应向量，通过服务满足乘客的程度，乘客获得超额服务的程度和服务与需求的综合一致性指标来分析不同时间出租车资源的“供求匹配”程度。

【总页数】6页(P66-71)
【作者】贾文
【作者单位】齐鲁工业大学理学院,山东济南250353
【正文语种】中文
【中图分类】O211.9
【相关文献】
1.出租车资源配置的匹配程度
2.城市出租车资源供求匹配程度的数据分析
3.城市出租车资源供求匹配程度的数据分析
4.不同时空出租车供求匹配程度
5.不同时空出租车供求匹配程度
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